<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"/>
    <title></title>
    <link rel="Stylesheet" href="../css/analysis.css" />
    <script type="text/javascript">
        function init() {
            if (window.location.hash) {
                var parentDiv, nodes, i, helpInfo, helpId, helpInfoArr, helpEnvFilter, envContent, hideEnvClass, hideNodes;
                helpInfo = window.location.hash.substring(1);
                    if(helpInfo.indexOf("-")) {
                        helpInfoArr = helpInfo.split("-");
                        helpId = helpInfoArr[0];
                        helpEnvFilter = helpInfoArr[1];
                    }
                    else {
                        helpId = helpInfo;
                    }
                parentDiv = document.getElementById("topics");
                nodes = parentDiv.children;
                    hideEnvClass = (helpEnvFilter === "OnlineOnly"? "PortalOnly": "OnlineOnly");
                    if(document.getElementsByClassName) {
                        hideNodes = document.getElementsByClassName(hideEnvClass);
                    }
                    else {
                        hideNodes = document.querySelectorAll(hideEnvClass);
                    }
                for(i=0; i < nodes.length; i++) {
                    if(nodes[i].id !== helpId) {
                        nodes[i].style.display ="none";
                    }
                    }
                    for(i=0; i < hideNodes.length; i++) {
                        hideNodes[i].style.display ="none";
                    }
                }
            }
    </script>
</head>
<body onload="init()">
<div id="topics">
    <div id="toolDescription" class="largesize">
        <h2>Пошук гарячих точок</h2><p/>
        <h2><img src="../images/GUID-D4A59131-AC88-4C7A-85BA-67861D5C1CF8-web.png" alt="Пошук гарячих точок"></h2>
        <hr/>
    <p> Інструмент &laquo;Пошук гарячих точок&raquo; визначає наявність будь-якої статистично значущої кластеризації у просторовій закономірності даних.
        <ul>
            <li>Чи дійсно точки (місця правопорушень, дерева, ДТП) кластеризовані? Як в цьому переконатися?
            </li>
            <li>Чи дійсно ви знайшли статистично значущу гарячу точку (для витрат, дитячої смертності, постійно високих результатів контрольних показників), або при зміні способу присвоєння символів ситуація на карті змінюється?
            </li>
        </ul>
        Інструмент &laquo;Пошук гарячих точок&raquo; дозволяє точно відповісти на ці запитання.
    </p>
    <p>Навіть у випадковій просторовій закономірності є певна частка кластеризації. Крім того, ми часто хочемо побачити
закономірності навіть там, де вони відсутні. Відповідно, досить важко визначити, чи є закономірності результатом просторових процесів або просто випадкові. Ось чому дослідники та аналітики використовують статистичні методи, такі як &laquo;Пошук гарячих точок&raquo; (Getis-Ord Gi*) для кількісного представлення просторових закономірностей. Коли ви знаходите статистично значущу кластеризацію в даних, ви отримуєте цінну інформацію. Розуміння того, де і коли відбувається кластеризація, є ключем до процесів, що призводять до появи закономірностей. Наприклад, розуміння того, що рівень квартирних крадіжок особливо високий у певних районах, є життєво необхідною інформацією для розробки ефективної стратегії по їх запобіганню, розподілу обмежених ресурсів поліції, організації сусідського дозору, початку поглиблених розслідувань і визначення потенційних підозрюваних.   
    </p>
    </div>
    <!--Parameter divs for each param-->
    <div id="analysisLayer">
        <div><h2>Вибрати шар, для якого обчислюватимуться гарячі точки</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Шар точок або областей, в якому шукатимуться гарячі та холодні точки. 
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="analysisField">
        <div><h2>Знайти кластери високих та низьких</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Цей аналіз дозволяє відповісти на запитання: &laquo;Де відбувається просторова кластеризація високих та низьких значень?&raquo;
            </p>
            <p>Якщо дані представлені точками і ви вибрали опцію  <b>Кількість точок</b>, цей інструмент виконає оцінку просторового компонування точкових об&rsquo;єктів, щоб відповісти на запитання: &laquo;Де знаходяться точки, які неочікувано об&rsquo;єднані в кластери або рознесені?&raquo;
            </p>
            <p>При виборі поля цей інструмент виконає оцінку просторового компонування значень, пов&rsquo;язаних з кожним об'єктом, щоб відповісти на запитання: &laquo;Де відбувається кластеризація високих та низьких значень?&raquo;
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="aggregationPolygonLayer">
        <div><h2>Підрахувати точки в межах</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>За замовчуванням виконується підрахунок точок в межах сітки &laquo;рибальська сітка&raquo;, створеної інструментом на основі ваших точкових даних. Як варіант можна вибрати підрахунок точок в межах шестикутної сітки або надати шар областей (зазвичай вони представляють райони адміністративної звітності, наприклад, райони перепису населення, муніципальні кордони або округи), щоб відповісти на запитання: &laquo;Враховуючи кількість точок, підраховану в межах кожного площадного об'єкта, чи є місця розташування зі статично значущою просторовою кластеризацією з великою або малою кількістю точок?&raquo;   
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="boundingPolygonLayer">
        <div><h2>Визначити, де можливі точки</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Намалюйте або надайте шар, який визначає, де можливі інциденти, щоб відповісти на запитання: &laquo;Чи є в межах областей будь-які місця розташування з неочікувано високими або низькими концентраціями точок?&raquo;   
            </p>
            <p>Намальовані площадні області або вказані об'єкти в шарі областей повинні визначати, де точки можуть виникнути. Щоб намалювати ці області, натисніть кнопку  <b>Намалювати</b> та клацніть на місці розташування на карті для створення форми області. Щоб намалювати додаткові області, знову натисніть кнопку Намалювати та клацніть на місці розташування на карті для продовження.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="dividedByField">
        <div><h2>Поділити на</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Інколи необхідно виконати аналіз закономірностей з урахуванням вихідних розподілів. Наприклад, якщо ваша точка представляє злочини, поділ на загальну кількість населення призведе до аналізу кількості злочинів на душу населення замість вихідної кількості злочинів. Вибір атрибуту &laquo;поділити на&raquo; часто називається нормалізацією.
            </p>
            <p>При виборі опції  <i>Esri Population</i> буде виконано збагачення кожного площадного об&rsquo;єкта значеннями кількості населення, які будуть потім використовуватись в якості атрибуту, на який треба поділити. Ця опція вимагає оплату кредитами.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="overrideOptions">
        <div><h2>Опції заміщення</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p> Цей інструмент знаходить оптимальні налаштування для параметрів за замовчуванням <b>Розмір осередку</b> та <b>Канал відстані</b> на основі характеристик ваших даних. Проте якщо у вас є конкретний <b>Розмір осередку</b> або <b>Канал відстані</b>, які мають значення для вашого аналізу, інструмент <b>Опції заміщення</b> можна використовувати, щоб задати ці значення.
            </p>
            <p>Інструмент  <b>Опції заміщення</b> також допомагає при виконання аналізу різних наборів даних та дозволяє забезпечити однорідність <b>Каналу відстані</b> та <b>Розміру осередку</b> у різних наборах даних. Після цього можна відповідним чином порівняти результати (наприклад, показники ожиріння, діабету та навіть злочинності для двох різних років).
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="cellSize">
        <div><h2>Розмір осередку</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Розмір осередків сітки, який використовується для підрахунку точок в її межах.  
            </p>
            <p>При використанні шестикутної сітки для підрахунку точок в її межах дана відстань використовується як висота шестикутників.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="distanceBand">
        <div><h2>Канал відстані</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Кожний об'єкт аналізується в межах контексту сусідніх об'єктів, розташованих в межах вказаної відстані. Інструмент обчислить відстань за замовчуванням або ви можете скористатись цією опцією, щоб задати конкретну відстань, яка потрібна для вашого аналізу. 
            </p>
            <p>Наприклад, якщо ви вивчаєте закономірності поїздок на роботу і відомо, що в середньому відстань поїздки на роботу становить, наприклад, 15 миль, для аналізу можна використовувати 15-мильний канал відстані.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="hotSpotsResultLayer">
        <div><h2>Назва результуючого шару</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Надайте назву шару, який буде створено в  <b>Моєму змісті</b> та додано до карти. Результуючий шар показуватиме статистично значущі кластери високих та низьких значень або кількості точок. Якщо назва результуючого шару вже існує, вам буде запропоновано перейменувати його.
            </p>
            <p>За допомогою розкривного списку  <b>Зберегти результат в</b> можна вказати назву папки у <b>Моєму змісті</b>, куди буде збережено результат.
            </p>
        </div>
    </div>
</div>
</html>
